基于高校人工智能领域的人才培养研究

2021-08-19 08:19刘春艳何琪耀于童方天明高俊杰
软件 2021年2期
关键词:人才培养人工智能高校

刘春艳 何琪耀 于童 方天明 高俊杰

摘 要:建设“新工科”是我国教育事业中为应对“新科技革命”而制定的相应政策,也是我国为推动世界工业技术革命所作出的承诺。本文探究了高校人工智能领域人才培养价值,通过对现阶段高校人工智能专业人才培养现状的分析,结合专业培养要点,提出高校人工智能領域人才培养体系改革方案,深化“新工科”中所倡导的“前沿技术引领性”、“知识体系多样性”、“人才教育创新性”理念,切实提高人工智能领域高端人才应用能力。

关键词:高校;人工智能;人才培养;个性思维

中图分类号:TP311 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2021.02.007

本文著录格式:刘春艳,何琪耀,于童,等.基于高校人工智能领域的人才培养研究[J].软件,2021,42(02):024-027

Research on Talent Cultivation Based on University Artificial Intelligence

LIU Chunyan, HE Qiyao, YU Tong, FANG Tianming, GAO Junjie

(Changchun Institute of Electronic Technology, Changchun  Jilin  130000)

【Abstract】:The construction of "new engineering" is a corresponding policy formulated in response to the "new technological revolution" in my country's education, and it is also a commitment made by my country to promote the world's industrial and technological revolution. This article explores the value of talent training in the field of artificial intelligence in colleges and universities. Through the analysis of the current situation of the cultivation of artificial intelligence professionals in colleges and universities, combined with the key points of professional training, it proposes a reform plan for the talent training system in the field of artificial intelligence in colleges and universities, and deepens what is advocated in the "new engineering". The concepts of "leading edge technology", "diversified knowledge system", and "innovative talent education" will effectively improve the application capabilities of high-end talents in the field of artificial intelligence.

【Key words】:colleges and universities;artificial intelligence;talent training;individual thinking

0引言

人工智能专业人才培养是我国应用型本科系统工程之一,大数据技术、超级计算技术等新型理念的高速发展,推动人工智能在现代经济社会中的广泛应用,需要对人工智能行业发展趋势进行判断,增强人工智能行业专业认识。确立人工智能领域创新人才培养方案的同时,实现人才培养体系优化,解决传统教学模式中的互动交流实践应用问题,形成质量化评价指标。

1高校人工智能领域人才培养价值

国家教育部《中国本科教育质量报告》中指出,近五年新建本科院校占全国普通本科高校的50%以上,如何保障一大批新型本科院校的教学质量,成为社会经济建设发展的主要问题。引导地方高校坚持高等教育内涵,并在行业发展实践的基础上,实现创新人才培养模式,是现代社会发展核心需求。自2006年以来,人工智能领域就迎来了第三次革命浪潮,谷歌、腾讯、IBM等业内巨头的参与,使得人工智能研究从沙盘模拟演变为行业实战。随着人工智能相关内容被写入政府工作报告,我国人工智能行业发展进入到了一个新的阶段,其由原来的新兴产业,现已发展成为我国国民经济一大支柱产业。

随着行业领域的不断扩张,其对于人工智能人才的市场缺口不断扩大,我国早期人工智能从业人员多是由其他行业转职而来,专业水平不足。而高校进行人工智能领域人才培养存在着时滞性,其需要掌握庞大的知识体系,涉及到数学、计算机等多个学科,这限制了人工智能领域扩张水平提升的同时,低端人才过多还会增加产业发展成本。2018年4月,教育部提出高校计算机科学与技术学科中,新设立人工智能方向,即完成“人工智能+X”复合专业人才培养模式,并正式批准35所高校建设本科人工智能专业。截止到目前,我国已基本完成人工智能高校科技创新体系建设,实现学科体系优化布局,完成新一代人工智能技术发展,拓宽人工智能领域外延[1]。

2高校人工智能领域人才培养工作现状

现阶段我国人工智能领域发展人才供给主要为两种渠道,一方面是社会专业人工智能培训机构提供的非学历教育,或是海外及海归专业人才,这部分人才数量较少,且多未经过系统化培训,基础技术不牢固。另一方面是国家高等院校毕业生就业入职,就国家院校教育工作而言,人工智能领域缺乏专业教师资源,多数教师是从计算机专业兼职,没有对实际工作的就职经验。随着大数据时代到来,本土人工智能企业竞争激烈,华为、联想、中兴的核心技术人员储备严重不足。而各种中小人工智能企业涌现,也证实了人工智能行业发展过程中,人才是立足的关键,推动国内人工智能企业人才竞争加剧。并且高校人工智能专业教学活动中,教学内容多为理论层次堆砌,缺乏实际应用效果,许多高校毕业生只能在就业后一边干、一边学,不具备人工智能行业核心技术人员水平。校企合作力度不足,虽然我国国务院在《新一代人工智能发展规划》中制定了人工智能专业高校与企业联结发展计划,但实际教学环节,人工智能专业与其它专业教学模式相差不大,仍采用传统书面教学培养模式,重视理论教导,缺乏教学实践,校企合作力度不足,流于形式。就人工智能领域人才市场而言,其虽然能够有效补充行业从业人员,但其自身的人才培养成本较高,周期较长,无法满足人工智能领域对于人才需求的暴增趋势[2]。

3高校人工智能领域人才培养工作要点

现阶段人工智能领域专业培养方向主要分为三类,即通用综合、交叉融合、专业应用,人工智能专业的基本职责,是应用智能化服务,完成工业发展需求,创新人才专业队伍。但就现阶段专业课程改革工作而言,其改革重点多于专业技能的应用性上,使得人工智能专业学生对于本专业课程缺乏系统性认知,以及专业关键能力的培养训练。长此以往,学生虽然能在已有指示系统上进行实践应用,但随着工艺技术改革的不断发展,由于学生缺乏对于关键能力的应用,导致其无法革新自己的专业知识体系。高校人工智能领域人才培养工作目标是高校教育观念的集中体现,其作为人才培养工作指导纲领,要求与国家发展战略同向,并完善领域内高质量人才精准输送。高校人工智能专业教学环节,将专业课程划分为多个零散知识点,学习系统性较差,不同理论之间缺乏关联性,无法提升学生的专业应用能力,缺乏学生水平评定方案。要强调知识、素质、能力三大人工智能领域人才培养目标,高校自身要具备完整的知识架构,在能力方面,要求其能够独立进行科技研发作业,并且自身拥有良好的思想品德及社会意识。

4高校人工智能领域人才培养体系的构建方案研究

4.1完善人才培养体系

受限于我国传统高校教育模式,教师对于专业技能学习更侧重的是应用水平,这与人工智能专业发展中要求的教学目标背道而驰。教师仅强调学生的实际应用水平,忽视了学生核心技术及综合素质培养,造成“格式化”教学情况出现。国家战略发展岗位需求是人工智能专业人才培养体系建立的宏观背景,也是革新人工智能专业发展的必然因素,以计算机学科门类作为发展基础,吸收生物科学、数学、哲学等多科目关键知识综合发展,强调推理、规划、感知、交流等一系列应用融合。将课程教学内容与职业技能等级标准内容相契合,在工业机器人技术专业课程日常教学环节,进行职业技能标准教学内容拓展,重点在于学生专业技能应用能力培养。以华为认证人工智能工程师(HCIA-AI)为例,其定位于人工智能的普及、深度学习的了解,根本目的是为了测定相关执业人员的人工智能操作水平,推动ICT行业人工智能人才的培养。在人工智能专业学生毕业上岗时,以Python编程等关键能力为中心,发散该点到所有专业课程上,再逐渐扩散到与之相关的专业课程,以点带线,以线带面,实现所有职业内容革新,始终处于行业领先水平[3]。

4.2培养学生个性思维

人工智能专业规划必须设立明确的发展目标,将学生素质及个性思维作为课程体系架构核心,完善专业人才培养方案,有层次地进行专业课程实施,并配套相应的教学培养体系。现阶段课程体系架构主要包括四大模块,即公共基础、计算机应用、人工智能、专业实践,四个模块相互支撑,形成完整的高校人工智能领域人才培养体系。高校人工智能领域人才培养体系强调将语言知识转化为实践应用,核心理念为倡导学生“在用中学”,借助现代教育技术,设计出具有创意的一系列“参与式教学”课程,注意培养学生的个性化思维。在这个过程中,教师通过有效倾听,给予和接纳学生反馈的意见,促进自我教学反思,提高自己给予有效反馈的能力和教学反思能力。这种方法不仅能够提升学生的学习积极性,更能让人工智能专业技术教学产生直观效果,强化学生个性思维创造。教师应作为协助学习的角色,基于智能机器人研究创新开发平台,进行智能制造和设计,并实时进行后续教学活动调整,逐级提升教学目标。教学课堂授课环节,高校人工智能领域人才培养体系构建要符合专业学习特点,能够帮助学生设计不同的学习任务,强化个性化思维,主动进行专业知识探索。采用创建课堂教学情境的方式,有效提高学生的课堂体验效果,使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。

4.3加强师资队伍建设

高校人工智能领域人才数量及培养质量,同国家经济发展、文化教育进程等有着直接关系,其教育质量往往取决于师资队伍水平,要提升人工智能专业教师素质,选择有效的技术手段是进行教学设计的核心。高校管理人员要明白任何事物都有自身的发展规律,教育人才成长也需要时间的打磨与锤炼,要具有大局意识,通过课堂教学抓手,大方面上优化教学主体地位,重视人工智能领域人才培养,从长远角度扶植新入职教师专业成长,加强师资队伍建设。高校可以分批组织相关专业教师进行人工智能相关培训及访学活动,强调以教师能力塑造为工作中心,践行教师以学习者为核心的教学理念,在培训设计环节要具有较强针对性,以及一定的可操作性。過程中要激励高校教师完成既定培训效果,将教师从传统教学格局中解放出来,自身作为组织者,同学生进行讨论探究。在这个过程中帮助学生完成知识内化,弥补传统教育的不足,不拘泥于传统教学模式中的固有结构,探索适合我国高校的教学模式。引进国内外人工智能领域高水平专业人才进驻高校任教,充分利用国家“千人计划”等政策人才资源,制定较为丰厚的人才教学制度,并配置高水平的薪资福利待遇、住宿条件、科研环境等,强化人工智能教师团队建设。此外,高校人工智能领域专业教师教学水平是优化人才培养体系的重要影响因素,应鼓励教师参加人工智能专业考试培训,并获取相关职业资格证书。通过教师实践经历,更好地指导高校学生进行人工智能专业学习,有效提升学生综合技能水平[4]。

4.4塑造科技人文素养

高校人工智能专业学生在进行知识文化学习时,要通过对学习过程的不断探究思辨,提升高校学生的“科技自信”,培养正确的社会主义核心价值观,拒绝将金钱、权利作为衡量人生价值观的唯一标准。可以通过训诫等方式,帮助学生在人工智能专业传承过程中进行思考,优化学生知识综述、工程设计等方面的能力,体会其思想文化内涵。科技人文素养的介入,首要目标便是培养学生对于学习任务的正确认知,这是其核心素养要求,要求学生适应社会环境变化带来的新的发展意识。这与民族文化专业不同,它是一个时代、地域的科技体现,但也与民族文化有关,正是因为它们之间的差异性,形成人工智能领域人才培养体系的多元化发展趋势。将科技人文素养映射到高校人工智能专业教学中时,能够体会其所代表的技术特色,帮助学生适应现代化科技社会发展意识,具备跨文化交流、竞争合作等多方面能力,成为人工智能领域专业高级人才。帮助人工智能专业学生树立自主、自立、自强的精神面貌,将个人责任与社会活动相结合,提升人们的人文情怀,构建创造性思维,对人生的发展有着启迪意义。

4.5重视专业社会实践

高校人工智能领域人才培养体系构建离不开专业社会实践项目,切实增大校企合作力度,杜绝校企合作流于表面形式,明确高校与企业之间的不同分工,联结完成人工智能人才培养。一方面,高校人工智能人才培养体系制定過程中,可以邀请企业专业人员共同制定培养方案,提出社会行业对于人才的实际需求,以及专业技术能力指标。组织企业内部有经验的员工进行授课,确保其满足社会企业对于人才发展的基本要求,并动员教师深入企业日常工作,增强高校与企业之间的直接对话。另一方面,应创建高校企业联结实践基地,积极调动企业参与高校人工智能领域人才培养积极性,有效解决企业发展过程中人才稀缺的问题,发挥校企合作的效果。例如,2018年南京大学成立人工智能学院时,同当地知名企业签订了合作协议,约定校企双方共同建设人工智能实训基地。由企业为高校提供专业技术支持,提高人才培养质量,高校负责为企业选拔优秀人力资源,实现产教深度融合。各高校还可以制定学分置换管理方案,即学生可以通过实训课程、顶岗实习证明,置换教学学分,以提高人工智能领域专业学生参与教学实践项目的积极性,解决后顾之忧。在实践教学课堂上,需要注意学思结合,提倡参与式、模拟式、启发式等多种教学模式共存的教学方案,优化高校人工智能领域人才培养体系的构建方案[5]。

5结论

我国进行高校人工智能领域人才培养体系构建时,应该以企业需求为导向,强化校企合作,完善课程体系改革。面对以人工智能为代表的新一轮科学技术革命,同发达国家站在同一起跑线上,是一次难得的领先世界水平的机遇。高校人工智能领域教学要强调科学化、合理化的教学体系应用,打造人工智能创新的核心力量和人才培养高地,实现快速、高效、准确的人才输出,弥补行业发展市场人才缺口,为早日实现“中国制造2025”的目标而努力。

参考文献

[1] 李君,陈万明,董莉.“新工科”建设背景下人工智能领域研究生培养路径研究[J].学位与研究生教育,2021(2):29-35.

[2] 侯丽华,李含,谷开慧.人工智能背景下高校人才培养体系及科技创新体系的探究[J].产业科技创新,2020,2(33):24-25.

[3] 吕薇,季波,张怡凡,等.美国一流研究型高校人工智能人才培养的经验与启示:基于“以学生为中心”的视角[J].大学教育科学,2019(6):102-109+123.

[4] 李柏彦,袁丽.人工智能领域人才梯队建设有待加强访天津博诺机器人技术有限公司副总经理权利红[J].求贤,2019(11):

18-19.

[5] 江佳玲,何迪舒.基于市场需求的高校人工智能教育实施策略探索:基于人工智能领域[J].创新创业理论研究与实践,2019,

2(11):81-82.

猜你喜欢
人才培养人工智能高校
人工智能与就业
数读人工智能
中日高校本科生导师制的比较
学研产模式下的医药英语人才培养研究
高校创新型人才培养制度的建设与思考
基于人才培养的中职生日常管理研究
基于人才培养的高校舞蹈教育研究
女子中专班级管理共性问题与解决策略研究
基于人才培养的技工学校德育实效性研究
高校科研创新团队建设存在的问题及对策研究